안녕하십니까 AMPM글로벌의 마케터 주민후 입니다.

요즘 떠오르는 주제로 CHAT GPT가 정말 많이 보이고 있습니다.

CHAT GPT는 도대체 뭐길래 이슈의 중심에 서있을까요?

"CHAT GPT"란?

CHAT GPT는 언어를 만들도록 만들어진 인공지능 , 즉 대화형 인공지능 챗봇을 말합니다.

텍스트를 생성하고, 번역, 요약 등과 같은 처리 작업을 위해 설계된 인공 지능으로

뇌 구조를 모방해 만든 학습 모델이라고 생각 할 수 있겠습니다.

OPEN AI가 만든 딥러닝 프로그램으로 방대한 자료를 형식에 맞춰 정리해주기 때문에

여러 분야에 적용이 가능해 많은 기업, 고객들의 관심이 주목되고 있습니다.

그렇다면 이러한 CHAT GPT는 어떤 구성으로 이루어져 있는지 알아보겠습니다.

CHAT GPT의 구성 

CHAT GPT는 대형 언어 모델 -LLM (Large Language Model)과

인간 피드백형 강화학습  RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) 으로

이루어져 있습니다.

LLM은 자연어 처리 분야에서 사용되는 딥러닝 모델로 매우 큰 양의 텍스트를 학습하여

이해하고 생성하는 작업에 사용되는데 AI의 한계점으로 아직은 없는 자료를 있는 것처럼 제시한다라는

단점이 있기에 이를 RLHF 로 보완을 해주는 것입니다.

RLHF는 인간이 주는 피드백을 이용해 강화학습하여 성능을 향상 시키는 방법입니다.

인간 피드백은 AI에게 주는 정보이며 이를 바탕으로 지식과 경험을 효과적으로 활용해

강화학습하여 성능을 향상 시키게 되는것 입니다.

떠오르는 이슈로 많은 관심을 받는 CHAT GPT이지만 아직까지는 꾸준히 개발되어야 하며

정보를 사용하는데 있어 분별력을 두어야 하는데요

CHAT GPT의 한계점에는 어떤게 있는지 알아보겠습니다.

CHAT GPT의 한계

1. 일관성 부족

ChatGPT는 이전 대화와 일관성 있는 대화를 생성하도록 학습되었습니다.

하지만 이전 대화의 내용을 놓치거나 이해하지 못할 경우 이전 대화와 이어진 새로 생성된 대화내용은

불일치하는 경우가 생길 수 있습니다.

2. 지식 부족 & 논리성 부족

대화 생성을 위해서 대량의 텍스트 데이터에서 학습합니다.

하지만 학습과정에서 지식을 알아내거나 질문에 대한 정확한 대답을 찾는 데 어려움을 겪을 수 있는데

배울 수 없는 지식이 필요한 경우 생성된 대화는 부정확한 내용을 포함 하며

논리와 일치하지 않는 응답을 생성 할 수 있습니다.

3. 선입견 문제

ChatGPT는 학습된 데이터를 바탕으로 대화를 생성합니다.

이러한 데이터는 종종 인간의 편견과 특정한 관점에서 작성된 것일 수 있습니다.

따라서 모델이 생성한 대화에는 제공된 정보의 선입견이 포함될 수 있습니다.

4. 인간 수준의 이해 능력 부족

ChatGPT는 사전학습된 데이터셋을 기본으로 학습되기 때문에,

인간이 이해할 수 있는 수준의 대화를 생성하는 것은 어렵습니다.

인간 수준의 이해 능력을 가진 대화형 인공지능 모델을 구현하기 위해서는

여전히 많은 연구와 개발이 필요합니다.

대화형 인공지능 챗봇인 CHAT GPT는 어느새 일상생활에 자연스럽게 사용이 되고 있습니다.

물론 데이터를 바탕으로 학습하는 인공지능 이기때문에 한계점이 보이긴 하지만

분별력을 두고 사용한다면 우리 생활을 훨씬더 편하게 도와 줄 수 있는데요.

다음시간에는 CHAT GPT가 사용되는 여러 활동 분야와 우리 일상에서 어떻게 

사용되는지 활용법에 대해서 알아보는 시간을 가져보도록 하겠습니다.

지금까지 AMPM글로벌의 광고퍼포먼스2팀 마케터 주민후였습니다

감사합니다.